Node.js数据处理新工具：morph_nodejs入门指南

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需积分: 5 0 下载量 169 浏览量 更新于2024-11-30 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"morph_nodejs:变形 Node.js 数据" 从给定的文件信息中，我们可以提取出以下知识点： 1. Node.js介绍: - Node.js 是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境。 - 它使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量且高效，适合于构建运行在分布式设备上的数据密集型实时应用。 - Node.js 在后端服务、API开发以及网络应用开发中应用广泛。 2. JavaScript 与 Node.js 的关系: - JavaScript 是一种轻量级的编程语言，最初在浏览器端使用，用于网页的动态效果和用户交互。 - Node.js 扩展了JavaScript的应用范围，使其能够在服务器端执行。 - JavaScript 在Node.js 中作为唯一的编程语言，负责处理HTTP请求，操作数据库，以及进行文件系统操作等。 3. 项目名称解释: - 项目标题 "morph_nodejs" 可能指的是一个针对Node.js环境的数据处理或转换工具或库。 - “morph”这个词在英语中通常表示“变形”或“改变形态”的意思，因此可以推测该工具或库可能用于对数据进行转换或者重塑。 4. 代码仓库的结构和组件分析（基于文件名称列表）: - "morph_nodejs-master" 暗示着这是一个主干（master）分支的项目，通常用于存放项目的稳定版本或者最新版本代码。 - 在Node.js项目中，“master”分支通常会包含项目的主要文件，如`package.json`（项目配置文件）、`index.js`或`app.js`（启动文件）等。 - 文件列表可能还包括源代码文件（`.js`扩展名）、依赖管理文件（如`package-lock.json`）、文档（可能是`.md`文件），以及可能的配置文件，例如数据库配置或测试脚本。 5. 项目使用场景: - 此类工具可能在数据处理、数据清洗、数据转换等场景中特别有用。 - 可能适用于需要从一个格式转换到另一个格式的数据，例如将数据库记录转换为JSON对象，或者处理不同数据源之间的数据转换。 6. 开发与部署: - 开发者可能使用如Git等版本控制系统来管理代码的版本和分支。 - 使用Node.js的开发者可能需要熟悉npm（Node Package Manager）或yarn等依赖管理工具来管理项目依赖。 - 部署Node.js项目可能涉及到使用如PM2这样的进程管理器来保持应用的持续运行。 7. Node.js核心概念: - 非阻塞I/O：Node.js 使用了事件循环机制，使得每次I/O操作不会阻塞程序的执行，可以同时处理其他任务，大大提高了程序的执行效率。 - 异步编程：Node.js 采用异步编程模型，可以处理大量并发连接，非常适合构建可扩展的网络应用。 综上所述，"morph_nodejs" 很可能是一个用于Node.js环境中对数据进行转换处理的工具或库。开发者可以利用其进行复杂的数据处理任务，提高开发效率和应用的性能。由于信息有限，以上内容只是根据标题、描述和文件名称列表的初步推断，对于该工具或库的深入了解还需查看其文档或实际使用代码。

PyPI 官网下载 | morph_kgc-1.3.3.tar.gz

2022-01-28 上传
《PyPI官网下载 | morph_kgc-1.3.3.tar.gz：深入解析分布式环境中的Python库》 PyPI（Python Package Index）是Python开发者的重要资源库，它提供了丰富的Python库供用户下载和使用。在本次讨论中，我们关注的是名...

morph.io-nodejs-boilerplate:用于morph.io的样板Node.js刮板

2021-05-21 上传
综上所述，"morph.io-nodejs-boilerplate"是一个用于快速搭建morph.io刮刀项目的模板，利用Node.js的强大功能和JavaScript的灵活性，帮助开发者高效地创建网络数据采集应用。通过学习和使用这个模板，开发者可以更...

morph_io_trial:随机数据

2021-05-19 上传
【标题】"morph_io_trial:随机数据"是一个与JavaScript相关的项目，主要涉及到生成和处理随机数据的工具或库。在编程领域，特别是在测试、模拟和数据分析时，随机数据的生成非常常见。这个项目可能提供了一种方便的...

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

2023-07-14 上传
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) ``` 在这个...

解释下这个代码mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_OPEN, kernel) mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

2023-05-19 上传
`cv2.morphologyEx()` 函数是形态学操作函数，其中 `mask_red` 表示输入的二值化图像，`cv2.MORPH_OPEN` 表示进行开运算操作，`cv2.MORPH_CLOSE` 表示进行闭运算操作，`kernel` 表示操作的结构元素。 开运算和闭...

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转Eigen

2023-06-09 上传
cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); cv::Mat open_img; cv::morphologyEx(th2, open_img, cv::MORPH_OPEN, g2, cv::Point(-1, -1), 3); Eigen::MatrixXi x_sum = Eigen::...

python实现图像识别阴影部分的代码编写

2023-05-25 上传
morph_img = cv2.morphologyEx(threshold_img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ``` 4. 找到图像中所有连通区域。 ```python cnts, hierarchy = cv2.findContours(morph_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_...

filelist = os.listdir(path) # 读取文件夹下的所有文件 print(filelist) for item in filelist: if item.endswith('.avi'): # 根据自己的视频文件后缀来写，我的视频文件是mp4格式 print(item) try: src = os.path.join(path, item) vid_cap = cv2.VideoCapture(src) # 传入视频的路径 while True: ret, frame = cap.read() # 读取视频帧 if not ret: break # a = cv2.imread(file_root + '/' + img_name, 0) r = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0, 0) # 高斯滤波 t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_area = cv2.contourArea(contours[i]) one_pic_list.append(contour_area) max_contours = max(one_pic_list) contours_list.append(max_contours) print(len(contours_list)) # 熔池轮廓的个数 mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat( mat_file_path, {'data': contours_list})

2023-05-29 上传
opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('../01.jpg') # list_name=['H_min','H_max','S_min','S_max','V_min','V_max'] img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) def onchange(x): kernel=np.ones((5,5)) h_min=cv2.getTrackbarPos('H_min','img') h_max=cv2.getTrackbarPos('H_max','img') s_min=cv2.getTrackbarPos('S_min','img') s_max=cv2.getTrackbarPos('S_max','img') v_min=cv2.getTrackbarPos('V_min', 'img') v_max=cv2.getTrackbarPos('V_max', 'img') lower=np.array([h_min,s_min,v_min],dtype=np.uint8) upper=np.array([h_max,s_max,v_max],dtype=np.uint8) mask=cv2.inRange(img_hsv,lower,upper) # mask=cv2.morphologtEx(mask,cv2.MORPH_OPEN,kernel) cv2.imshow('img',mask) cv2.namedWindow('img') cv2.createTrackbar('H_min','img', 1, 255,onchange) cv2.createTrackbar('H_max','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('S_min','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('S_max','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('V_min','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('V_max','img',1,255,onchange) cv2.destroyAllWindows()这段代码有错误吗

2023-05-30 上传
这段代码存在一个错误，函数onchange中获取滑动条值时应该使用字符串'img'而不是变量img。因此，应该将以下代码： ``` h_min=cv2.getTrackbarPos('H_min','img') h_max=cv2.getTrackbarPos('H_max','img') ...

以下代码出现错误：NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下：@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

2023-05-25 上传
red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours =...